scienza e tecnologia della Supply Chain
Programmazione Differenziabile in supply chain (Parte 1/3)
La programmazione differenziabile è il discendente del Deep Learning. Ha sbloccato una serie di sfide che in precedenza erano considerate irrisolvibili e ha aperto la strada a progressi considerevoli e risultati numerici superiori nel mondo delle supply chain.
Perché DDMRP è Fondamentalmente Difettoso
Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) è un metodo di pianificazione e esecuzione multi-echelon. Questa tecnica è un ulteriore sviluppo dell'MRP e funziona attraverso punti di disaccoppiamento strategicamente posizionati e buffer di stock in una supply chain. È stata descritta come ‘Costruita per le Persone, non per la Perfezione’. In questo episodio di LokadTV proviamo a capire se questo metodo funziona davvero in pratica e perché.
Il Problema del Flowcasting
Flowcasting è stato precedentemente descritto come 'Il Santo Graal della demand-driven supply chain planning'. Ma cos'è esattamente? 'Flowcasting the Retail Supply Chain', un libro pubblicato nel 2006, presenta una serie di tecniche che avevano l'intento di rivoluzionare l'industria del retail. In questo episodio di LokadTV, apprendiamo qualcosa in più su questo concetto e discutiamo perché una tecnica pubblicata nel 2006 sia ancora di interesse oggi.
Sicurezza dei Dati in Supply Chain
I dati sono sia un bene che una passività. Le supply chains richiedono registrazioni storiche estese per scopi di tracciabilità e per garantire l'accuratezza delle previsioni di domanda. Tuttavia, le perdite di dati sono eventi dannosi sia per l'azienda che per i suoi clienti. Le supply chains devono proteggere sia le loro infrastrutture fisiche che quelle software.
Blackboxing e Whiteboxing
Qualsiasi modello non banale di previsione della domanda diventa una black box per i professionisti della supply chain, ovvero un sottosistema opaco che produce numeri difficili da comprendere e da contestare. Il whiteboxing, nell'ambito della pratica del Supply Chain Management, è la risposta a questo problema. I professionisti non hanno bisogno di capire il 'come' ma devono comprendere il 'perché'.
Ottimizzazione dei prezzi e gestione del supply chain
L’ottimizzazione dei prezzi non è tipicamente considerata parte della pratica di gestione del supply chain (SCM). Tuttavia, il pricing è un fattore che influenza fortemente la domanda dei clienti. Pertanto, sia le capacità produttive che i livelli di stock dipendono fortemente dai prezzi e devono essere ottimizzate congiuntamente.
Data Lakes nella Supply Chain
I data lakes sono tecnologie di memorizzazione dei dati pensate per operazioni di lettura e scrittura in blocco. Sono particolarmente adatti ad affrontare le sfide della supply chain, perché molte situazioni richiedono un'ispezione dell'intera storia degli ordini e dei movimenti di stock dell'azienda.
I POCs (Proofs Of Concept) non funzionano per le Supply Chains
Supply chains sono sistemi complessi composti da molte parti in movimento: merci, persone, macchine. I POCs (Proofs of Concept) falliscono abitualmente quando si tenta di avviare iniziative Quantitative Supply Chain perché i problemi vengono spostati invece che risolti.
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Scalabilità a terabyte per Supply Chains
La quantità rilevante di dati storici quando si considerano grandi supply chains frequentemente supera un terabyte. Di conseguenza, il controllo dell'inventario richiede due distinte tipologie di software: software transazionale (es. un ERP) per gestire le risorse, e software predittivo (es. Lokad) per ottimizzare le risorse.
Perché le scorte di sicurezza non sono sicure
Le scorte di sicurezza sono un metodo di ottimizzazione dell'inventario che prevede una quantità aggiuntiva di stock oltre la domanda prevista, al fine di mantenere un livello di servizio obiettivo. Questo metodo si basa su ipotesi statistiche fondamentali riguardo alla previsione della domanda, in particolare il fatto che l'errore segua una distribuzione normale.
Generazioni di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è un termine ombrello che comprende diversi approcci algoritmici. In supply chain, il metodo storico per fare l'apprendimento automatico era la previsione delle serie temporali. Tuttavia, questo approccio è stato superato da una serie di metodi previsionali superiori.